圖像識別之目標檢測（2）

上一節我們介紹了RCNN模型和原理，但是大家也看到它存在諸多缺點，在2015年fast-RCNN誕生了。 RCNN的提出者Ross Girshick提出了這樣的想法，即每個圖像只運行一次CNN，然後找到一種在2,000個區域內共享該計算的方法。在Fast RCNN中，將輸入圖像饋送到CNN，CNN生成卷積特徵映射。使用這些特徵圖提取候選區域。然後，使用RoI池化層將所有建議的區域重新整形爲固定大小

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